人工智能
MCoT在医疗AI工程化编程的实践手册（上）
导引论文：多模态思维链（Multimodal Chain of Thought, MCoT）六大技术支柱在医疗领域的应用
多模态思维链（MCoT）在医疗领域的工程化编程手册
版本： BETA 0.1 日期： 2025年10月 核心理念： 从“概念验证”到“临床近场验证”与“工程化治理”的完整编程路径。
前言：为什么是现在？——MCoT的技术奇点与合规黎明
过去的两年（2024–2025）
7+纯生信，基于肿瘤微环境的分型分析，不蹭热点的分型怎么做，值得学习！
发表杂志：Cellular Oncology
影响因子：7.051
本文属于单肿瘤分型思路，类似的分型文章我们也解读过很多。
肿瘤分型文章比较重要的结论就是分型后构建的评分能够预测免疫治疗或者其他治疗的疗效。可以用于分型的基因集很多，结合热点做分析会事半功倍，现在上车正是时候！
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研究概述：
该研究旨在描绘直肠癌（RC）完整的TME景观，包括非
2025年12月01日全球AI前沿动态
摘要AI领域技术与产业动态密集，DeepSeek推出V3.2系列模型，推理能力比肩GPT-5且长文本处理成本减半，Math-V2成首个开源IMO金牌数学模型；中美欧大模型持续迭代，多模态、智能体技术突破显著；美国49家AI初创单轮融资超亿美元，资本聚焦基础设施与垂直行业；AI应用向3D
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Spring AI之模型上下文协议（MCP）
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MCP Server B
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Multi-task Learning 理论(多任务学习)
一. 多任务学习理论
1.1 多任务学习的定义
如果有个任务（传统的深度学习方法旨在使用一种特定模型仅解决一项任务），而这个任务或它们的一个子集彼此相关但不完全相同，则称为多任务学习（以下简称为MTL） 。通过使用所有个任务中包含的知识，将有助于改善特定模型的学习
多任务学习本质上是迁移学习的一种方式，通过共享表示信息，同时学习多个相关任务，使这些任务取得比单独训练一个任务更好的效果，可以在一定程
